前不久，世界围棋冠军被Alphago打败，似乎在某种程度上“人工智能”已经胜过“人类智能”。和一个数学专业的朋友谈论到，人工智能为什么会这么强大的时候，他对人工智能的思考原理和学习机理上的介绍让我大开眼界：简单的人工智能，会从某一项特定的功能入手，通过合理建模、算法计算，得到相应的结果，就是列方程、解方程的过程。但是问题来了，这不是普通的有唯一解得方程，大多数情况下，方程是有很多解，甚至是无穷多个解。这个时候人工智能就得有所判断，而让他在众多结果中作出选择的方法是：1.增加约束；2.对判断因素赋权重；3.大量的练习，不停的反馈，储存记忆，为后续的最优决策积累经验。比如人工智能要为一为男士选择一个伴侣，它会从它所知道的所有的信息中选择，如果不加任何约束，人工智能的选择就有很多个。所以第一步增加约束，比如：性别、年龄、地域、文化程度……人工智能会选择满足这些约束的对象，但是结果仍然很多。因为筛选得到的结果中有很多人会同时满足这些条件，接着就要更进一步，对所有的约束进行赋值，比如容貌赋一个比重，身材赋一个比重、性格赋一个比重……筛掉一大批后应该还是有很多结果。前两步后剩下的选项相对就少多了，但是结果应该还不止一个，所以人工智能会采取第三步，那就是去尝试，当然理想情况下，它会和好多女士交往，然后总结反思，及时的将信息反馈到记忆中，最终得出一个最优解。
Alphago与李世石对战棋局
人工智能的三步方法可以为我们做决定的时候提供参考，虽然人工智能做选择的智慧是源自我们本身，但是大多数时候我们自己却忽略了。第一，增加约束，生活中我们面临很多的选择，然而大多时候我们总是会被与选择无关的因素所影响，要么作出错误选择，要么难以做出选择，增加约束，缩小选择范围。第二，赋权重，这个主要针对已经有一些表面上看起来差不多选项的时候，而不知道如何权衡的时候，如果对自己考虑因素的影响有所侧重，那选择应该会容易一些。第三，尝试，鞋子的大小只有脚知道，与其在几个都比较合理的选项中纠结不如立刻选择一个，及时反思反馈，人不可能不能像人工智能那样选择很多，迅速反馈，更多的时候人类只能选择一次、两次、三次，但，是不是可以在迈出尝试的第一步的时候果断一些。
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